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機器學習/深度學習入門:正則化
時間 2020-12-27
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L0正則化的值是模型參數中非零參數的個數。 L1正則化表示各個參數絕對值之和。 L2正則化標識各個參數的平方的和的開方值。 先討論幾個問題: 1)實現參數的稀疏有什麼好處嗎? 一個好處是可以簡化模型,避免過擬合。因爲一個模型中真正重要的參數可能並不多,如果考慮所有的參數起作用,那麼可以對訓練數據可以預測的很好,但是對測試數據就只能呵呵了。另一個好處是參數變少可以使整個模型獲得更好的可解釋性。 2)
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